/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
4,3 ГБ
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored
Опубликована
21 окт 2024

Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-4bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-4bit — языковая instruction-модель, разработанная сообществом mlx-community и конвертированная в формат MLX из Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored с помощью mlx-lm 0.19.1.

1 571скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены21 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая использование на устройствах и в средах, совместимых с MLX. Вариант имеет 4-битное представление, а базовая модель относится к семейству Qwen2.5 и содержит около 7 миллиардов параметров. Заявлена поддержка китайского и английского языков.

Модель ориентирована на ответы без стандартных отказов и обучалась с использованием наборов данных, связанных с toxic и no-refusal диалогами. Это может быть полезно для исследовательских задач, тестирования поведения моделей и сценариев, где требуется более свободная генерация, но одновременно повышает риск небезопасных, токсичных или нежелательных ответов. В README приведены результаты оценки базовой модели на IFEval, BBH, MATH, GPQA, MuSR и MMLU-PRO; отдельные показатели заметно различаются, поэтому результаты не следует трактовать как универсальную гарантию качества.

Для запуска требуется библиотека mlx-lm. Лицензия указана как GPL-3.0. README не содержит сведений о размере контекста, мультимодальности, точных архитектурных особенностях или дополнительных ограничениях использования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-4bit

The Model mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-4bit was converted to MLX format from Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored using mlx-lm version 0.19.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-4bit")

prompt="hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
1d8b6a0

0 моделей